NoSQL at Twitter (NoSQL EU 2010)
2. Introduction ‣ How We Arrived at NoSQL: A Crash Course ‣ Collecting Data (Scribe) ‣ Storing and Analyzing Data (Hadoop) ‣ Rapid Learning over Big Data (Pig) ‣ And More: Cassandra, HBase, FlockDB 3. My Background ‣ Studied Mathematics and Physics at Harvard, Physics at Stanford ‣ Tropos Networks (city-wide wireless): mesh routing algorithms, GBs of data ‣ Cooliris (web media): Hadoop and Pig for
Some Notes on Distributed Key Stores
random($foo) is the occassionally still updated blog of Leonard Lin. My pics are on Flickr, code is on Github. @lhl on Twitter. More » Last week I ended up building a distributed keystore for a client. That wasn’t my original intention, but after doing testing on just about every project out there, it turned out to be the best (only?) solution for our needs. Specifically, a production environmen
Tokyo Cabinet: Beyond Key-Value Store - igvita.com
By Ilya Grigorik on February 13, 2009 It took Ruby some time to go from an infant research project by Matz to a language we've all come to know so well. Now, another Japanese developer (Mikio Hirabayashi) has all the potential to repeat this cycle with his new database project: Tokyo Cabinet. Developed and sponsored by Mixi Inc. (Japanese Facebook), it is an incredibly fast, and feature rich datab
RDBMSでは不十分
リレーショナルデータベースはクライアント/サーバモデルに適合するものの、サービスの世界では新しいソリューションが必要である(source)。RDBMSはスケーラビリティの問題に陥りやすい。冗長性や並列性をどのようにして実現すればいいのか(source)？ （リレーショナルデータベースは）単一故障点となります。特に複製はささいな事ではありません。疑問に思うのであれば、全く同じデータを必要とする2つのデータベースサーバがあることによって起こる問題を考えて見てください。データを読んだり書いたりするために両方のサーバがあると、同時に変更するのが困難になります。マスターサーバとスレーブサーバがあっても、良くありません。なぜなら、マスターはユーザが情報を書き込む際、沢山の熱を帯びるからです。 また、Assaf Arkin氏も整合性を書くこと(source)はRDBMSが自身の重さで内破してしまう理由で
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